Visual FoxPro程序设计实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:2009-2

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787113094850

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 程序设计
• 实验教程
• 数据库
• 编程
• 开发
• 教程
• 计算机
• 软件
• 教学

好的，这是一份关于一本假定图书的详细简介，该书不包含《Visual FoxPro程序设计实验教程》的内容。 --- 图书名称：《现代数据分析与商业智能实践：基于Python与SQL的集成应用》 内容简介 导言：迎接数据驱动的商业时代 在当今快速迭代的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产。有效的数据分析能力不再是少数专业人士的专属技能，而是所有决策制定者必备的核心竞争力。本书《现代数据分析与商业智能实践：基于Python与SQL的集成应用》旨在为读者提供一套全面、实用的技能框架，使其能够熟练掌握当前业界最主流的数据处理、分析和可视化工具链——Python及其生态系统与标准SQL语言。本书的重点在于“实践”，通过大量的真实世界案例，引导读者从原始数据的获取、清洗、转换，到深度分析模型的构建与商业报告的生成，完成一个完整的数据分析生命周期。我们摒弃纯粹的理论堆砌，强调工具与业务场景的紧密结合。 第一部分：基础奠基——数据科学的基石 本书的开篇部分专注于构建坚实的基础。我们首先会深入探讨数据分析的基本流程与思维模式，包括问题定义、数据获取策略和伦理规范。 Python环境搭建与核心库介绍： 我们将详细指导读者配置高效的Python开发环境（如Anaconda/Miniconda），并重点介绍数据科学三剑客：NumPy（高效数值计算）、Pandas（数据结构与处理）和Matplotlib/Seaborn（静态数据可视化）。特别地，我们对Pandas的`DataFrame`操作进行深入剖析，涵盖索引、切片、分组聚合（`groupby`的精妙用法）以及时间序列数据的处理，确保读者能快速应对非结构化数据的清洗挑战。 SQL：关系型数据库的通用语言： 掌握SQL是数据分析师的“硬通货”。本部分将系统讲解标准SQL（兼容PostgreSQL/MySQL/SQL Server等主流方言）的精髓。内容覆盖DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）的基础操作，直至进阶的主题，如窗口函数（Window Functions）在复杂排名和累积计算中的应用、自连接（Self-Join）优化查询效率，以及存储过程和视图的创建与管理。我们着重讲解如何将Python中的数据操作逻辑有效地转化为高效的SQL查询语句。 第二部分：数据处理与集成——打磨分析原材料 原始数据往往是混乱且不规范的。本部分是全书最侧重实践操作的部分，致力于教会读者如何将“脏数据”转化为可用于建模的“干净数据”。 数据清洗与预处理的高级技术： 针对缺失值、异常值（Outlier Detection）和数据类型不一致等常见问题，我们将介绍基于统计学和机器学习方法的识别与处理策略。例如，使用IQR法则和Z-Score法识别离群点，并使用插值法（线性插值、多项式插值）填充缺失值。此外，我们还会详细介绍字符串数据（如文本标签、地址信息）的正则表达（Regex）处理技巧，确保文本数据的标准化。 数据连接与转换： 介绍如何使用Pandas的`merge`和`join`方法实现跨数据集的关联，并对比其与SQL JOIN操作的性能差异和适用场景。重点讲解“ETL”（抽取、转换、加载）流程的基本概念，并演示如何使用Python库（如`SQLAlchemy`）实现数据在不同系统间的平滑迁移。 第三部分：深度分析与建模——洞察力的来源 在数据准备就绪后，本书转向核心的数据分析与建模部分。我们侧重于提供一套可复用的分析框架，而非单一算法的罗列。 探索性数据分析（EDA）的艺术： EDA不仅是绘图，更是一种假设检验的过程。我们将教授如何利用统计摘要、相关性矩阵、主成分分析（PCA）的初步应用，快速识别数据集中的潜在模式、变量间的相互依赖关系以及影响业务指标的关键驱动因素。可视化在此阶段扮演关键角色，我们将利用Seaborn的高级统计图形（如小提琴图、热力图）来传达复杂的关系。 应用统计学与机器学习入门： 本部分引入Scikit-learn库，重点讲解适用于商业预测的经典模型： 1. 回归分析： 线性回归在销售预测和价格敏感度分析中的应用。 2. 分类模型： 逻辑回归和决策树在客户流失预测（Churn Prediction）中的实践。 3. 聚类分析： K-Means算法在客户细分（Customer Segmentation）中的实际操作。 每种模型都将附带详细的评估指标讲解（如R²、AUC-ROC曲线），确保读者能客观地评估模型性能。 第四部分：商业智能与数据可视化——沟通的桥梁 分析的价值最终体现在有效的沟通上。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为直观、可操作的商业洞察。 交互式数据可视化： 我们将转向使用Plotly和Dash框架。重点讲解如何构建交互式仪表板（Dashboard），允许业务用户根据自身需求筛选、下钻（Drill Down）数据。本书将提供多个案例，演示如何设计一个清晰、高效的销售漏斗分析仪表板，或一个实时的库存监控系统。 报告自动化与发布： 讲解如何利用Python脚本（如定时任务）自动抓取数据、运行分析流程，并将最终报告（HTML、PDF或Excel格式）自动分发给相关人员。我们还将探讨如何将Pandas分析结果直接嵌入到报告框架中，实现分析报告的“一键生成”。 结语：迈向持续学习 本书的最后，我们鼓励读者将所学知识应用于实际工作流中，并展望未来数据技术的发展趋势，如大数据框架（Spark基础概念）和可解释性AI（XAI）的初步认识，为读者后续的深入学习指明方向。 本书特色总结： 工具链集成： 紧密围绕Python（Pandas/Scikit-learn）和标准SQL，构建端到端的工作流。 案例驱动： 超过30个企业级案例，覆盖金融、零售、市场营销等多个领域。 实践至上： 代码示例丰富，确保读者可以直接在本地环境中复现和修改。 思维培养： 不仅教授“如何做”，更侧重于“为什么这样做”的分析逻辑。 目标读者： 商业分析师、数据运营人员、希望提升数据处理能力的IT专业人士、以及对数据科学感兴趣的大学高年级学生。读者需具备基本的编程概念，但无需深厚的统计学或数据库背景。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆